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从扩散MRI
结构性脑图通常仅限于定义节点为灰质区域，其边缘会反映在成对节点之间的轴突投影的密度。在这里，我们将脑面膜内的整个体素集成为高分辨率，主题特定图的节点。我们使用扩散张量和从扩散MRI数据得出的扩散张量和分布分布函数来定义局部体素至素连接的强度。我们在人类Connectome项目的数据上研究图形的Laplacian光谱特性。然后，我们通过codrustes验证方案评估Laplacian eigenmodes的受试者间变异性程度。fi-Nelly，我们证明了通过图信号处理的基本解剖结构来塑造功能性MRI数据的程度。图形拉普拉斯特征模式表现出高度分辨的空间pro文件，反映了与主要白色途径相对应的分布模式。我们表明，这种高分辨率图的特征空间的固有维度仅仅是图尺寸的一部分。通过在低频图lapla-cian eigenmodes上投射任务和静止状态数据，我们表明大脑活动可以通过一小部分低频组合的子集很好地近似。所提出的图形开放了研究大脑的新途径，无论是通过图形或光谱图理论探索其组织特性，还是将它们视为在内部层面上观察到大脑功能的脚手架。
Vox2Vox：用于脑肿瘤分割的 3D-GAN
摘要。神经胶质瘤是最常见的原发性脑恶性肿瘤，具有不同程度的侵袭性、不同的预后和各种异质性组织学亚区，即肿瘤周围水肿、坏死核心、增强和非增强肿瘤核心。虽然使用多模态 MRI 可以轻松检测脑肿瘤，但准确的肿瘤分割是一项具有挑战性的任务。因此，利用 BraTS Challenge 2020 提供的数据，我们提出了一种 3D 体积到体积生成对抗网络来分割脑肿瘤。该模型名为 Vox2Vox，它从多通道 3D MRI 图像中生成逼真的分割输出，分割出整体、核心和增强肿瘤，骰子得分平均值分别为 87.20%、81.14% 和 78.67%，BraTS 测试集的 Hausdorff 距离 95 百分位数平均值分别为 6.44mm、24.36mm 和 18.95mm，这些结果均通过 10 倍交叉验证获得。代码可在 https://github.com/mdciri/Vox2Vox 上找到。
研究论文 静息状态下原发性眼睑痉挛患者的体素级全脑功能连接异常
背景。原发性眼睑痉挛 (BSP) 是最常见的局灶性肌张力障碍之一，其病理生理机制尚不清楚。采用无偏方法观察静息状态下 BSP 患者的全脑功能连接 (FC) 变化。方法。共招募 48 名受试者，包括 24 名未经治疗的 BSP 患者和 24 名健康对照者，进行功能性磁共振成像 (fMRI)。采用全脑 FC (GFC) 方法分析静息态 fMRI 数据。我们设计了支持向量机 (SVM) 方法来确定是否可以利用 GFC 异常来区分患者和对照组。结果。与健康对照者相比，BSP 患者的双侧上内侧前额皮质/前扣带皮层 (MPFC/ACC) 的 GFC 显著降低，而右侧中央后回/中央前回/副中央小叶、右侧上额叶 (SFG) 和左侧副中央小叶/补充运动区 (SMA) 的 GFC 升高，这些区域均包含在默认模式网络 (DMN) 和感觉运动网络中。SVM 分析表明，右侧中央后回/中央前回/副中央小叶中升高的 GFC 值可将患者与对照者区分开来，最佳准确度、特异度和灵敏度分别为 83.33%、83.33% 和 83.33%。结论。本研究表明感觉运动网络和 DMN 相关脑区 GFC 异常可能是 BSP 病理生理的基础，这为理解 BSP 提供了新的视角。右侧中央后回/中央前回/中央旁小叶的 GFC 可作为潜在的生物标志物，用于区分 BSP 患者和对照组。
DOC-MN-006-07，NEVO+1200 用户手册 - Vox Power
NEVO+1200 系列用户手册由 Vox Power 设计团队编写，旨在帮助合格的工程师正确实施产品并实现最佳的可靠性和性能。所有规格在发布时均视为正确。Vox Power Ltd 保留更改其任何产品以及更改或改进规格、电气或机械设计或制造过程的任何部分的权利，恕不另行通知。在法律允许的最大范围内，Vox Power Ltd 不承担因使用或应用其任何产品和任何信息而产生的任何责任。本文件或 Vox Power Ltd. 的任何产品均不以明示或暗示的方式授予任何知识产权许可。VOX POWER LTD 不提供任何明示或暗示的保证和陈述，包括但不限于适用性、适用性、适销性和非侵权性的暗示保证。在使用产品前，请咨询当地经销商或直接咨询 Vox Power，确保您拥有最新版本，并参阅最新的相关用户手册以获取有关产品使用的更多信息。Vox Power Ltd 产品不适用于生命支持系统、人体植入、核设施或系统、飞机、航天器、军用或海军导弹、用于引导导航或指导任何飞机、航天器或军用或海军导弹的任何其他应用的地面支持或控制设备，这些应用如果产品故障可能会导致生命损失或灾难性的财产损失。用户将免除 Vox Power Ltd 因其违反这些规定而造成的任何损失、费用或损害。
SPM 课程 2020 年 10 月：基于体素的形态测量
1. 区分群体（例如阿尔茨海默氏症患者与健康对照组）2. 解释在发育和衰老过程中看到的变化3. 识别塑性，例如在学习新技能时4. 找到结构相关性（即大小与分数、特征、基因型等相关的区域）
基于体素的形态测量揭示阿尔茨海默病中骨矿物质密度损失与皮质灰质体积减少之间的相关性
骨质疏松症和阿尔茨海默病 (AD) 都是全球性问题，尤其是在老龄人口比例不断增长的发达国家。骨质疏松症和 AD 都会随着年龄的增长而增加，缩短预期寿命 ( Yoshimura 等人，2009 年；Compston 等人，2019 年)。在 AD 中，在计算机断层扫描 (CT)、磁共振成像 (MRI) 和单光子发射断层扫描 (SPECT) 等成像方式上可识别出大脑特定区域的萎缩或低灌注。这些发现是诊断 AD 患者的重要客观生物标志物 ( Ito 等人，2014 年)，意味着参与认知功能的神经网络已被破坏。流行病学研究表明，面积骨密度 (BMD) 降低和骨质流失率增加与认知能力下降和 AD 风险增加有关（ Yaffe 等，1999；Zhou 等，2014；Kang 等，2018；Lv 等，2018）。这种关系的一种解释是，全身稳态依赖于器官之间的串扰，这种串扰对于协调器官活动和确保其生理功能的适当调节至关重要。在这些观点中，最近出现了骨骼和大脑之间的相互作用，即所谓的“骨-脑串扰”（ Rousseaud 等，2016）。骨骼不仅调节磷酸盐和钙的代谢，还分泌一种成骨细胞衍生的分子（例如骨钙素），这种分子似乎是通过调节大脑发育和认知功能来影响中枢神经系统的重要因素（Obri et al., 2018）。目前的研究报告称，低 BMD 与早期 AD 的全脑体积较小和记忆力缺陷有关，这表明与 AD 相关的中枢神经系统退化可能在骨质流失中发挥作用（Loskutova et al., 2009; Bae et al., 2019）。在之前使用脑 SPECT 灌注图像的研究中，我们证实了患有骨质减少和 AD 的老年女性的后扣带皮层存在低灌注（Takano et al., 2020）。尽管一些实质性报告表明骨质疏松症与 AD 之间存在关系，但与人类骨质流失相关的大脑具体地形特征尚未得到广泛描述。尤其是骨质流失是否会影响 AD 相关区域（例如海马、海马旁回、颞顶区、后扣带回和楔前叶）的区域结构改变仍不清楚。因此，我们假设，更好地了解骨质流失与 AD 相关区域地形变化之间的关联将为有效预防和治疗骨质疏松症和 AD 提供策略。